MPEG-4 content is streaming media that are composed of different types of media objects, organized in a hierarchical fashion. This paper proposes scene composition model for authoring MPEG-4 contents which can support object based interactions. And we have developed MPEG-4 contents authoring tool applied the proposed scene composition model as intermediate data structure. Particularly, for supporting interoperability between multimedia contents, the scene composition model should be used independent of file format. So visual scene composed of media objects on the from of scene composition tree can be transformed variable data format including BIFS, scene description from proposed by MPEG-4 standard and also support the extension of capability.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.245-252
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2022
Risk identification for bridge projects is a knowledge-based and labor-intensive task involving several procedures and stakeholders. Presently, risk information of bridge projects is unstructured and stored in different sources and formats, hindering knowledge sharing, reuse, and automation of the risk identification process. Consequently, there is a need to develop structured and formalized risk information for bridge projects to aid effective risk identification and automation of the risk management processes to ensure project success. This study proposes a semantic risk breakdown structure (SRBS) to support risk identification for bridge projects. SRBS is a searchable hierarchical risk breakdown structure (RBS) developed with python programming language based on a semantic modeling approach. The proposed SRBS for risk identification of bridge projects consists of a 4-level tree structure with 11 categories of risks and 116 potential risks associated with bridge projects. The contributions of this paper are threefold. Firstly, this study fills the gap in knowledge by presenting a formalized risk breakdown structure that could enhance the risk identification of bridge projects. Secondly, the proposed SRBS can assist in the creation of a risk database to support the automation of the risk identification process for bridge projects to reduce manual efforts. Lastly, the proposed SRBS can be used as a risk ontology that could aid the development of an artificial intelligence-based integrated risk management system for construction projects.
We investigated the genetic structure of Korean and Japanese ayu Plecoglossus altivelis populations by examining 669 individuals from 14 populations using three microsatellite loci. Genetic variation did not differ significantly among the populations examined in terms of allelic number and heterozygosity. Korean populations were genetically close to each other, implying that persistent gene flow has occurred in these populations. This suggests that eastern populations in Korea form a single large population and all of the Korean populations are distinct from the Japanese populations. Pairwise population $F_{ST}$ estimates, principal component analyses, and a neighbor-joining tree showed that genetic separation between the southern and pooled eastern coast populations was probably influenced by restricted gene flow. Hierarchical analysis of molecular variance (AMOVA) revealed a weak but significant genetic structure among three ayu groups (eastern and southern coasts of Korea and the Japan coast), and no genetic variation within groups. The estimated genetic population structure and potential applications of microsatellite markers may aid in the proper management of ayu populations.
본 논문에서는 지능재어기법을 이용하여 이족로봇 제어기를 설계한다. 이족로봇 제어기는 복잡성을 해결하기 위해 4개 소 그룹으로 모듈화 하고, 이 모듈들은 신경망을 이용한 계층적 모듈라 신경망 (Hierarchical Mixture of Experts; HME) 기법을 도입한다. 그리고 신경망은 직접제어기법으로 이족로봇의 역 동력학을 학습한다. HME는 나무구조의 네트워크로 입출력 집합을 학습하여 출력공간에 대한 입력공간을 재분할하는 능력을 가지고 있다. EM 알고리즘을 이용한 HME는 반복적 학습을 통하여 이족로봇의 동력학을 모델링하며 HME 의 가상오차를 생성하여 이족로봇보행시 안전한 보행을 수행할 수 있는 이족로봇의 제어기를 설계한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1285-1296
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2013
강의평가 결과에 영향을 미치는 특성변수로는 교과목 수준의 다양한 강좌특성 변수들과 수강생 수준의 다양한 인적특성 변수들이 있다. 특정 수강생은 다수의 교과목을 이수하기 때문에 다수의 교과목들은 동일한 수강생 안에 속하게 됨으로써 공유되는 특성이 있게 된다. 즉 강의평가 결과는 교과목 수준의 강좌특성 (1-수준)과 수강생 수준의 인적특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조 (multilevel)를 가지게 되며, 위계적 자료 특성을 가지는 복수의 분석단위의 구조가 된다. 따라서 전통적인 회귀분석에서와 같이 개별 교과목들이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 강의평가결과에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 보다 타당하게 분석하기 위한 방법으로 위계선형모형 (HLM; hierarchical linear model)을 이용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 먼저 교과목 수준의 특성변수들 중에 강좌규모, 개설학년, 담당교수의 전임여부, 해당 교과목의 총 평균평점, 원어강좌 여부가 통계적으로 유의하게 강의평가 결과에 영향을 미친 것으로 나타났다. 또한 수강생 수준의 인적특성 변수들 중에는 성별, 학과계열, 대입당시 전형방법, 평균평점 등이 유의하게 강의평가 결과에 영향을 미친 것으로 나타났다.
무선 센서 네트워크는 여러 가지 제약점을 가지고 있기 때문에 에너지 효율성과 보안성 제공은 중요한 이슈이다. 기존에 라우팅에 있어서 tree-based와 multipath-based라는 두 가지 접근법을 효과적으로 통합시킨 Tributaries and Deltas(TD)가 제안된 바가 있으며, 본 논문에서는 TD 구조에 계층성이 더해진 클러스터 기반의 TD를 제안하여 기존 TD보다 향상된 성능을 증명하였다. 클러스터 기반의 TD 구조는 두 가지 상황에서 기존의 TD보다 더 좋은 성능을 가짐을 보여 주었다. 하나는 베이스스테이션(BS)이 잘못된 정보를 받았다 판단하고 재전송을 요구할 때와, 또 다른 하나는 BS가 이동성을 가지고 있을 때이다. 또한 제안된 구조에 적합한 키 설립 메커니즘을 제안하여 에너지 효율성뿐만 아니라 보안성도 고려한 새로운 센서 네트워크 구조를 제안하였고 TinyOS 2.0을 기반으로 TmoteSKY 센서 보드에 구현하여 실제 네트워크에서의 응용 가능성을 입증하였다.
A Hierarchical Server Structure for Parallel Location Information Search of Mobile Hosts이동 컴퓨팅 환경의 발전은 기존의 분산 시스템에서는 볼 수 없었던 이동 호스트의 위치 정보 관리 문제, 이동 호스트의 접속 단절 문제, 낮은 무선 통신 대역폭의 문제 등 과 같은 새로운 문제점을 발생시켰다. 특히 이동 호스트의 위치 정보 관리 기법은 이동 컴퓨팅 환경의 성능을 저하시킨다. 이동 호스트의 이동성으로 인해 이동 호스트의 주소가 이동 호스트의 위치에 종속적으로 변화하며, 이동 호스트의 주소는 고유 주소와 현재 주소의 사상을 통해 관리된다. 이동 호스트의 고유 주소와 현재 주소를 사상시켜 주기 위한 이전의 기법들은 이동 호스트의 증가 및 위치 정보의 분산관리를 고려하지 않았기 때문에 시스템의 확장성에 큰 문제를 가지고 있다. 이 논문에서는 이동 호스트의 주소를 분산 관리하기 위해 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리와 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리를 기반으로 한 병렬적 위치 정보 탐색과 갱신 기법을 제안한다. 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리는 링 구조를 이용하여 위치 정보 서버를 지역적으로 분할한 위치 정보 서버의 논리적 계층 구조이며, 병렬적 탐색 기법을 기반으로 이동 호스트의 위치 탐색 비용과 갱신 비용을 줄였다. 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리를 기반으로 한 위치 정보 탐색/갱신 기법은 위치 정보 서버의 논리적 위치가 멀리 떨어져 있는 경우에도 병렬적 탐색 기법을 통해 기존의 방법보다 좋은 결과를 보인다. 또한, 탐색비용의 감소에도 불구하고 갱신 비용의 증가를 가져오지 않는다.
최근 무선방송 환경을 기반으로 하는 k-최근접(k-Nearest Neighbor) 질의처리가 활발히 연구되고 있다. 무선방송환경의 장점은 서버 내에 존재하는 불특정 다수에게 일괄적으로 질의처리를 할 수 있는 확장성을 가진다는 것이다. 그러나 기존의 k-NN 질의는 무선방송환경에 적용할 경우 탐색과정에서 백트래킹이 발생하여 질의처리시간이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문은 무선방송환경에서 k-NN 질의를 효과적으로 처리하기 위하여 계층적 비트맵 기반 공간색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. HBI는 비트맵 정보와 트리 구조를 이용하여 비트맵의 크기를 줄인다. 결과적으로 방송주기를 줄임으로써 클라이언트의 청취시간과 질의처리 시간을 줄일 수 있다. 또한 비트맵 정보를 활용하여 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 필요한 데이터를 선택적으로 청취할 수 있다. 본 논문에서는 HBI를 k-NN 질의에 적용하여 실험을 실시하고 성능평가에서 제안 기법이 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 고속 4-2 compressor와 6-2 compressor 를 사용한 계층적인 구조를 갖는 병렬 곱셈기를 제안한다. 병렬곱셈기는 일반적으로 CSA 덧셈기를 사용한 부분곱 덧셈 트리 블록의 처리속도에 영향을 받는다. 따라서, 본 논문에서는 일반적인 CSA 덧셈기 회로보다 전달 지연시간을 감소시킨 고속 4-2 compressor와 6-2 compressor 회로를 제안한다. 또한, 제안하는 compressor를 사용하여 16×16 병렬곱셈기의 처리속도를 향상시키며 규칙적인 레이아웃을 할 수 있는 계층적 곱셈기 구조를 제안한다. 제안하는 4-2 compressor 회로를 SPICE 시뮬레이션 한 결과 기존의 4-2 compressor 회로에 비하여 전달지연 시간을 14% 감소시킬 수 있었다. 한편 제안하는 4-2 compressor와 6-2 compressor를 사용하여 16×16 비트 병렬곱셈기를 설계한 결과 일반 병렬곱셈기에 비하여 총 전달지연시간이 12% 이상 감소되었다
According to a popularization of the Internet and digital lifestyle, digital watermarks have been proposed for protection of copyrighted multimedia content. In blind watermark detection, which an original image is not provided, robustness against geometric distortion and compression remains challenging. In this paper, we propose a new perceptual blind discrete wavelet transform - discrete Fourier transform (DWT-DFT) composite watermarking scheme that is robust against both general linear transform and JPEG compression. This algorithm constructs an image-dependent watermark in the most significant DWT coefficients, which is determined by using a hierarchical tree structure. Strength of watermark is determined from a just-noticeable difference (JND) profile of a perceptual model. Furthermore, a desired template is inserted into DFT domain of the watermarked image. In new manner, a cross-ratio of four collinear points is used for detecting the template. Experimental results have showed that the proposed scheme is robust against general linear distortion, JPEG compression and various general kinds of attacks in the Stirmark 3.1 watermark evaluation tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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